MIC offload.h

本文介绍了如何使用Intel的_offload.h头文件进行MIC(Intel Xeon Phi协处理器)设备管理和并行处理。通过示例代码展示了获取MIC设备数量、设备编号、处理器数目以及最大支持线程数的方法,并探讨了环境变量如何影响并行线程数。

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Intel编译器include文件夹下有MIC的头文件:offload.h

列举几个常用的函数说明:


_Offload_number_of_devices()  //获取MIC数目

_Offload_get_device_number() //获取MIC编号

omp_get_max_threads_target(TARGET_MIC, 0)   //获取MIC上可以最多支持的线程数

omp_get_num_procs_target(TARGET_MIC, 0)      //获取MIC上的处理器数目


测试代码:

#include <stdio.h>
#include "offload.h"

int main(int argc, char **argv)
{
        printf("_Offload_number_of_devices()=%d\n",_Offload_number_of_devices());
        printf("host: _Offload_get_device_number()=%d\n",_Offload_get_device_number());
        printf("host: _Offload_get_physical_device_number()=%d\n\n",_Offload_get_physical_device_number());
        if(_Offload_number_of_devices()>=1)
        {
#pragma offload target(mic:0)
                {
                        printf("mic0: _Offload_get_device_number()=%d\n",_Offload_get_device_number());
                        printf("mic0: _Offload_get_physical_device_number()=%d\n\n",_Offload_get_physical_device_number());
                }
        }
        if(_Offload_number_of_devices()>=2)
        {
#pragma offload target(mic:1)
                {
                        printf("mic1: _Offload_get_device_number()=%d\n",_Offload_get_device_number());
                        printf("mic1: _Offload_get_physical_device_number()=%d\n\n",_Offload_get_physical_device_number());
                }
        }

        printf("omp_get_max_threads_target(TARGET_MIC, 0)=%d\n",omp_get_max_threads_target(TARGET_MIC, 0));
        printf("omp_get_num_procs_target(TARGET_MIC, 0)=%d\n\n",omp_get_num_procs_target(TARGET_MIC, 0));

        return 0;
}

运行结果:

_Offload_number_of_devices()=2
host: _Offload_get_device_number()=-1
host: _Offload_get_physical_device_number()=-1

omp_get_default_device()=0
omp_get_num_devices()=2

omp_get_max_threads_target(TARGET_MIC, 0)=240    //7110P上运行的结果,7110P有61个核,1个运行uos,其它每个核上可以运行4个线程,所以这里显示的是240
omp_get_num_procs_target(TARGET_MIC, 0)=240    

mic1: _Offload_get_device_number()=1
mic1: _Offload_get_physical_device_number()=1

mic0: _Offload_get_device_number()=0
mic0: _Offload_get_physical_device_number()=0


设置环境变量:

export MIC_ENV_PREFIX=MIC

export MIC_OMP_NUM_THREADS=180

再次运行结果:

_Offload_number_of_devices()=2
host: _Offload_get_device_number()=-1
host: _Offload_get_physical_device_number()=-1

omp_get_default_device()=0
omp_get_num_devices()=2

omp_get_max_threads_target(TARGET_MIC, 0)=180                             //环境变量MIC_OMP_NUM_THREADS改变omp_get_max_threads_target的值
omp_get_num_procs_target(TARGET_MIC, 0)=240

mic1: _Offload_get_device_number()=1
mic1: _Offload_get_physical_device_number()=1

mic0: _Offload_get_device_number()=0
mic0: _Offload_get_physical_device_number()=0

GPU和MIC都是用于高性能计算的加速器。offload模式是将部分计算任务从CPU转移到加速器上,以提高计算性能。GPU和MICoffload模式有以下异同: 1. 异同点:GPU和MICoffload模式都是将计算任务从CPU转移到加速器上进行处理,以提高计算性能。但是,两者的处理方式不同。GPU通过CUDA或OpenCL等编程模型来实现offload,而MIC则通过Intel Xeon Phi架构来实现offload。 2. 异同点:GPU和MICoffload模式都需要将数据传输到加速器的内存中,以便进行计算。但是,两者的内存结构和管理方式也不同。GPU的内存结构是分层的,包括全局内存、共享内存和寄存器等不同层次的内存。而MIC的内存结构是统一的,可以通过NUMA架构进行管理。 3. 异同点:GPU和MICoffload模式都需要进行编程,以便将计算任务分配到加速器上进行处理。但是,两者的编程模型也不同。GPU的编程模型是基于CUDA或OpenCL等语言的,而MIC的编程模型则是基于OpenMP等标准的。 4. 异同点:GPU和MICoffload模式都可以提高计算性能,但是对于不同的应用场景,两者的性能表现也不同。GPU适用于大规模并行的计算任务,而MIC适用于单节点的高性能计算任务。 综上所述,GPU和MICoffload模式在实现方式、内存结构、编程模型和性能表现等方面都有所不同。在选择适合自己应用场景的加速器时,需要根据实际需求进行选择。
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